অ্যান্ড্রয়েডে এমএল কিট দিয়ে মুখ সনাক্ত করুন

আপনি ছবি এবং ভিডিওতে মুখ সনাক্ত করতে ML কিট ব্যবহার করতে পারেন।

আপনি শুরু করার আগে

1. যদি আপনি ইতিমধ্যেই না করে থাকেন তাহলে আপনার Android প্রকল্পে Firebase যোগ করুন ।
2. আপনার মডিউল (অ্যাপ-লেভেল) গ্রেডল ফাইলে (সাধারণত app/build.gradle ) ML কিট অ্যান্ড্রয়েড লাইব্রেরির নির্ভরতা যুক্ত করুন :

   apply plugin: 'com.android.application'
   apply plugin: 'com.google.gms.google-services'
   
   dependencies {
     // ...
   
     implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3'
     // If you want to detect face contours (landmark detection and classification
     // don't require this additional model):
     implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-face-model:20.0.1'
   }

3. ঐচ্ছিক কিন্তু প্রস্তাবিত : প্লে স্টোর থেকে আপনার অ্যাপ ইনস্টল করার পরে ডিভাইসে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ML মডেল ডাউনলোড করতে আপনার অ্যাপ কনফিগার করুন।

   এটি করতে, আপনার অ্যাপের AndroidManifest.xml ফাইলে নিম্নলিখিত ঘোষণা যোগ করুন:

   <application ...>
     ...
     <meta-data
         android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
         android:value="face" />
     <!-- To use multiple models: android:value="face,model2,model3" -->
   </application>

   আপনি যদি ইনস্টল-টাইম মডেল ডাউনলোডগুলি সক্ষম না করেন, আপনি প্রথমবার ডিটেক্টর চালানোর সময় মডেলটি ডাউনলোড করা হবে৷ ডাউনলোড শেষ হওয়ার আগে আপনি যে অনুরোধগুলি করেন সেগুলি কোনও ফলাফল দেবে না।

ইনপুট ইমেজ নির্দেশিকা

ML Kit সঠিকভাবে মুখ সনাক্ত করতে, ইনপুট চিত্রগুলিতে পর্যাপ্ত পিক্সেল ডেটা দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা মুখগুলি থাকতে হবে৷ সাধারণভাবে, আপনি একটি ছবিতে সনাক্ত করতে চান এমন প্রতিটি মুখ কমপক্ষে 100x100 পিক্সেল হওয়া উচিত। আপনি যদি মুখের কনট্যুরগুলি সনাক্ত করতে চান, এমএল কিটের উচ্চ রেজোলিউশন ইনপুট প্রয়োজন: প্রতিটি মুখ কমপক্ষে 200x200 পিক্সেল হওয়া উচিত।

আপনি যদি একটি রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনে মুখগুলি সনাক্ত করেন তবে আপনি ইনপুট চিত্রগুলির সামগ্রিক মাত্রাগুলিও বিবেচনা করতে চাইতে পারেন৷ ছোট ছবিগুলি দ্রুত প্রক্রিয়া করা যেতে পারে, তাই লেটেন্সি কমাতে, কম রেজোলিউশনে ছবিগুলি ক্যাপচার করুন (উপরের নির্ভুলতার প্রয়োজনীয়তাগুলি মনে রেখে) এবং নিশ্চিত করুন যে বিষয়ের মুখ যতটা সম্ভব ছবিটি দখল করে। এছাড়াও রিয়েল-টাইম কর্মক্ষমতা উন্নত করার টিপস দেখুন।

খারাপ ছবির ফোকাস নির্ভুলতা ক্ষতি করতে পারে. আপনি যদি গ্রহণযোগ্য ফলাফল না পান, তাহলে ব্যবহারকারীকে ছবিটি পুনরায় ক্যাপচার করতে বলার চেষ্টা করুন।

ক্যামেরার সাপেক্ষে একটি মুখের অভিযোজন ML কিট মুখের বৈশিষ্ট্যগুলিকেও প্রভাবিত করতে পারে৷ মুখ সনাক্তকরণ ধারণা দেখুন।

1. ফেস ডিটেক্টর কনফিগার করুন

যেমন:

// High-accuracy landmark detection and face classification
FirebaseVisionFaceDetectorOptions highAccuracyOpts =
        new FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder()
                .setPerformanceMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ACCURATE)
                .setLandmarkMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_LANDMARKS)
                .setClassificationMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_CLASSIFICATIONS)
                .build();

// Real-time contour detection of multiple faces
FirebaseVisionFaceDetectorOptions realTimeOpts =
        new FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder()
                .setContourMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_CONTOURS)
                .build();

// High-accuracy landmark detection and face classification
val highAccuracyOpts = FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder()
        .setPerformanceMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ACCURATE)
        .setLandmarkMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_LANDMARKS)
        .setClassificationMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_CLASSIFICATIONS)
        .build()

// Real-time contour detection of multiple faces
val realTimeOpts = FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder()
        .setContourMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_CONTOURS)
        .build()

2. ফেস ডিটেক্টর চালান

মুখ শনাক্তকরণের জন্য, আপনার কমপক্ষে 480x360 পিক্সেলের মাত্রা সহ একটি চিত্র ব্যবহার করা উচিত। আপনি যদি রিয়েল টাইমে মুখগুলি চিনতে পারেন, এই ন্যূনতম রেজোলিউশনে ফ্রেমগুলি ক্যাপচার করা লেটেন্সি কমাতে সাহায্য করতে পারে৷

1. আপনার ছবি থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন।

   • একটি media.Image থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে। ইমেজ অবজেক্ট, যেমন একটি ডিভাইসের ক্যামেরা থেকে একটি ইমেজ ক্যাপচার করার সময়, media.Image পাস করুন। ইমেজ অবজেক্ট এবং ছবির রোটেশন FirebaseVisionImage.fromMediaImage() এ।

     আপনি যদি CameraX লাইব্রেরি ব্যবহার করেন, OnImageCapturedListener এবং ImageAnalysis.Analyzer ক্লাসগুলি আপনার জন্য ঘূর্ণন মান গণনা করে, তাই আপনাকে FirebaseVisionImage.fromMediaImage() কল করার আগে ML কিটের ROTATION_ ধ্রুবকগুলির মধ্যে একটিতে ঘূর্ণন রূপান্তর করতে হবে।

     Java

     private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {
     
         private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) {
             switch (degrees) {
                 case 0:
                     return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
                 case 90:
                     return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
                 case 180:
                     return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
                 case 270:
                     return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
                 default:
                     throw new IllegalArgumentException(
                             "Rotation must be 0, 90, 180, or 270.");
             }
         }
     
         @Override
         public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) {
             if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) {
                 return;
             }
             Image mediaImage = imageProxy.getImage();
             int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees);
             FirebaseVisionImage image =
                     FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
             // Pass image to an ML Kit Vision API
             // ...
         }
     }

     Kotlin

     private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {
         private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) {
             0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
             90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
             180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
             270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
             else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.")
         }
     
         override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) {
             val mediaImage = imageProxy?.image
             val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees)
             if (mediaImage != null) {
                 val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation)
                 // Pass image to an ML Kit Vision API
                 // ...
             }
         }
     }

     আপনি যদি এমন একটি ক্যামেরা লাইব্রেরি ব্যবহার না করেন যা আপনাকে চিত্রের ঘূর্ণন দেয়, আপনি ডিভাইসের ঘূর্ণন এবং ডিভাইসে ক্যামেরা সেন্সরের অভিযোজন থেকে এটি গণনা করতে পারেন:

     Java

     private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
     static {
         ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90);
         ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0);
         ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270);
         ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180);
     }
     
     /**
      * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
      * orientation.
      */
     @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
     private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, Context context)
             throws CameraAccessException {
         // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
         // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
         // rotated to compensate for the device's rotation.
         int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
         int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation);
     
         // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some
         // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of
         // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees.
         CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
         int sensorOrientation = cameraManager
                 .getCameraCharacteristics(cameraId)
                 .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);
         rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360;
     
         // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value.
         int result;
         switch (rotationCompensation) {
             case 0:
                 result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
                 break;
             case 90:
                 result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
                 break;
             case 180:
                 result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
                 break;
             case 270:
                 result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
                 break;
             default:
                 result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
                 Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation);
         }
         return result;
     }
     VisionImage.java

     Kotlin

     private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()
     
     init {
         ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90)
         ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0)
         ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270)
         ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180)
     }
     /**
      * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
      * orientation.
      */
     @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
     @Throws(CameraAccessException::class)
     private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, context: Context): Int {
         // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
         // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
         // rotated to compensate for the device's rotation.
         val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation
         var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation)
     
         // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some
         // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of
         // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees.
         val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
         val sensorOrientation = cameraManager
                 .getCameraCharacteristics(cameraId)
                 .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!
         rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360
     
         // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value.
         val result: Int
         when (rotationCompensation) {
             0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
             90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
             180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
             270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
             else -> {
                 result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
                 Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation")
             }
         }
         return result
     }
     VisionImage.kt

     তারপর, media.Image অবজেক্ট এবং ঘূর্ণন মান FirebaseVisionImage.fromMediaImage() এ পাস করুন :

     Java

     FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
     VisionImage.java

     Kotlin

     val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
     VisionImage.kt

   • একটি ফাইল URI থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে, অ্যাপ প্রসঙ্গ এবং ফাইল URI FirebaseVisionImage.fromFilePath() -এ পাস করুন। এটি উপযোগী যখন আপনি একটি ACTION_GET_CONTENT উদ্দেশ্য ব্যবহার করে ব্যবহারকারীকে তাদের গ্যালারি অ্যাপ থেকে একটি ছবি নির্বাচন করতে অনুরোধ করেন৷

     Java

     FirebaseVisionImage image;
     try {
         image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
     } catch (IOException e) {
         e.printStackTrace();
     }
     VisionImage.java

     Kotlin

     val image: FirebaseVisionImage
     try {
         image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
     } catch (e: IOException) {
         e.printStackTrace()
     }
     VisionImage.kt

   • একটি ByteBuffer বা একটি বাইট অ্যারে থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে, প্রথমে media.Image ইনপুটের জন্য উপরে বর্ণিত চিত্রের ঘূর্ণন গণনা করুন৷

     তারপরে, একটি FirebaseVisionImageMetadata অবজেক্ট তৈরি করুন যাতে ছবির উচ্চতা, প্রস্থ, রঙ এনকোডিং বিন্যাস এবং ঘূর্ণন থাকে:

     Java

     FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
             .setWidth(480)   // 480x360 is typically sufficient for
             .setHeight(360)  // image recognition
             .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
             .setRotation(rotation)
             .build();
     VisionImage.java

     Kotlin

     val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
             .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for
             .setHeight(360) // image recognition
             .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
             .setRotation(rotation)
             .build()
     VisionImage.kt

     একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে বাফার বা অ্যারে এবং মেটাডেটা অবজেক্ট ব্যবহার করুন:

     Java

     FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
     // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
     VisionImage.java

     Kotlin

     val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
     // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
     VisionImage.kt

   • একটি Bitmap বস্তু থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে:

     Java

     FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
     VisionImage.java

     Kotlin

     val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
     VisionImage.kt

     Bitmap অবজেক্ট দ্বারা উপস্থাপিত চিত্রটি অবশ্যই খাড়া হতে হবে, কোন অতিরিক্ত ঘূর্ণনের প্রয়োজন নেই।

2. FirebaseVisionFaceDetector এর একটি উদাহরণ পান:

   Java

   FirebaseVisionFaceDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
           .getVisionFaceDetector(options);

   Kotlin

   val detector = FirebaseVision.getInstance()
           .getVisionFaceDetector(options)

3. অবশেষে, চিত্রটিকে detectInImage পদ্ধতিতে পাস করুন:

   Java

   Task<List<FirebaseVisionFace>> result =
           detector.detectInImage(image)
                   .addOnSuccessListener(
                           new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionFace>>() {
                               @Override
                               public void onSuccess(List<FirebaseVisionFace> faces) {
                                   // Task completed successfully
                                   // ...
                               }
                           })
                   .addOnFailureListener(
                           new OnFailureListener() {
                               @Override
                               public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                   // Task failed with an exception
                                   // ...
                               }
                           });

   Kotlin

   val result = detector.detectInImage(image)
           .addOnSuccessListener { faces ->
               // Task completed successfully
               // ...
           }
           .addOnFailureListener { e ->
               // Task failed with an exception
               // ...
           }

3. সনাক্ত করা মুখ সম্পর্কে তথ্য পান

for (FirebaseVisionFace face : faces) {
    Rect bounds = face.getBoundingBox();
    float rotY = face.getHeadEulerAngleY();  // Head is rotated to the right rotY degrees
    float rotZ = face.getHeadEulerAngleZ();  // Head is tilted sideways rotZ degrees

    // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
    // nose available):
    FirebaseVisionFaceLandmark leftEar = face.getLandmark(FirebaseVisionFaceLandmark.LEFT_EAR);
    if (leftEar != null) {
        FirebaseVisionPoint leftEarPos = leftEar.getPosition();
    }

    // If contour detection was enabled:
    List<FirebaseVisionPoint> leftEyeContour =
            face.getContour(FirebaseVisionFaceContour.LEFT_EYE).getPoints();
    List<FirebaseVisionPoint> upperLipBottomContour =
            face.getContour(FirebaseVisionFaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM).getPoints();

    // If classification was enabled:
    if (face.getSmilingProbability() != FirebaseVisionFace.UNCOMPUTED_PROBABILITY) {
        float smileProb = face.getSmilingProbability();
    }
    if (face.getRightEyeOpenProbability() != FirebaseVisionFace.UNCOMPUTED_PROBABILITY) {
        float rightEyeOpenProb = face.getRightEyeOpenProbability();
    }

    // If face tracking was enabled:
    if (face.getTrackingId() != FirebaseVisionFace.INVALID_ID) {
        int id = face.getTrackingId();
    }
}

for (face in faces) {
    val bounds = face.boundingBox
    val rotY = face.headEulerAngleY // Head is rotated to the right rotY degrees
    val rotZ = face.headEulerAngleZ // Head is tilted sideways rotZ degrees

    // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
    // nose available):
    val leftEar = face.getLandmark(FirebaseVisionFaceLandmark.LEFT_EAR)
    leftEar?.let {
        val leftEarPos = leftEar.position
    }

    // If contour detection was enabled:
    val leftEyeContour = face.getContour(FirebaseVisionFaceContour.LEFT_EYE).points
    val upperLipBottomContour = face.getContour(FirebaseVisionFaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM).points

    // If classification was enabled:
    if (face.smilingProbability != FirebaseVisionFace.UNCOMPUTED_PROBABILITY) {
        val smileProb = face.smilingProbability
    }
    if (face.rightEyeOpenProbability != FirebaseVisionFace.UNCOMPUTED_PROBABILITY) {
        val rightEyeOpenProb = face.rightEyeOpenProbability
    }

    // If face tracking was enabled:
    if (face.trackingId != FirebaseVisionFace.INVALID_ID) {
        val id = face.trackingId
    }
}

মুখের রূপের উদাহরণ

যখন আপনার মুখের কনট্যুর সনাক্তকরণ সক্ষম থাকে, তখন আপনি সনাক্ত করা প্রতিটি মুখের বৈশিষ্ট্যের জন্য পয়েন্টগুলির একটি তালিকা পাবেন। এই পয়েন্টগুলি বৈশিষ্ট্যের আকৃতির প্রতিনিধিত্ব করে। কনট্যুরগুলি কীভাবে উপস্থাপন করা হয় সে সম্পর্কে বিস্তারিত জানার জন্য মুখ সনাক্তকরণ ধারণার ওভারভিউ দেখুন।

নিম্নলিখিত চিত্রটি ব্যাখ্যা করে কিভাবে এই পয়েন্টগুলি একটি মুখের সাথে মানচিত্র করে (বড় করতে ছবিটিতে ক্লিক করুন):